深度学习在生物医药领域中的应用

序号	推送日期	文章	类型	简述	创新点	不足	研究目的	研究对象	领域	病种	技术	模型	数据类型	样本量
7101	2024-09-07	Evaluation of the invasiveness of pure ground-glass nodules based on dual-head ResNet technique 2024-Sep-02, BMC cancer IF:3.4Q2 DOI:10.1186/s12885-024-12823-4 PMID:39223592	研究论文	使用双头ResNet技术评估纯磨玻璃结节的侵袭性	采用双头ResNet_3D_3F模型，在四种模型中具有最高的诊断效率	四种模型的诊断性能没有显著差异	智能评估纯磨玻璃结节的侵袭性	1136例患者的纯磨玻璃结节	计算机视觉	肺癌	EfficientNet和ResNet网络	ResNet	图像	1136例患者，包括360名男性和776名女性，平均年龄54.63±12.36岁，其中235例AAH+AIS，332例MIA，569例IAC
7102	2024-09-07	High-Accuracy Airborne Rangefinder via Deep Learning Based on Piezoelectric Micromachined Ultrasonic Cantilevers 2024-Sep, IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control DOI:10.1109/TUFFC.2024.3433407 PMID:39052462	研究论文	本文介绍了一种基于压电微加工超声悬臂梁阵列的高精度空气耦合声波测距仪，通过连续波实现0-1米的测距	研究引入了基于卷积神经网络（CNN）的深度学习架构，结合多种分类模型的优势，显著提高了测距精度（100%）和曲线下面积（AUC）（1.0）	NA	研究高精度空气耦合声波测距技术	压电微加工超声悬臂梁阵列	机器学习	NA	压电微加工超声悬臂梁阵列	卷积神经网络（CNN）	超声信号	NA
7103	2024-09-07	Detection of Endoleak after Endovascular Aortic Repair through Deep Learning Based on Non-contrast CT 2024-Sep, Cardiovascular and interventional radiology IF:2.8Q2 DOI:10.1007/s00270-024-03805-x PMID:38977447	研究论文	开发并验证了一种基于非对比CT的深度学习模型，用于检测血管内主动脉修复后的内漏	利用非对比CT图像进行内漏检测，并通过深度学习模型实现高灵敏度的检测	研究为回顾性研究，样本量有限，且仅限于特定时间段内的患者	开发和验证一种用于检测血管内主动脉修复后内漏的深度学习模型	血管内主动脉修复后的内漏检测	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	深度学习模型	图像	245名患者，其中85名有内漏，82名无内漏
7104	2024-09-07	Deep Learning for Grading Endometrial Cancer 2024-Sep, The American journal of pathology DOI:10.1016/j.ajpath.2024.05.003 PMID:38879079	研究论文	研究使用深度学习模型EndoNet对子宫内膜癌进行分级	引入EndoNet模型，结合卷积神经网络和视觉变换器进行子宫内膜癌的自动分级	需要进一步验证，且未提及手动标注的需求	开发一种自动化的方法来评估子宫内膜癌的病理分级	子宫内膜癌的病理分级	数字病理学	子宫内膜癌	卷积神经网络、视觉变换器	CNN、Vision Transformer	图像	929张数字化苏木精-伊红染色的全切片图像，包括内部测试集110例患者和外部测试集100例患者
7105	2024-09-07	Advancing Carbon Fiber Composite Inspection: Deep Learning-Enabled Defect Localization and Sizing via 3-D U-Net Segmentation of Ultrasonic Data 2024-Sep, IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control DOI:10.1109/TUFFC.2024.3408314 PMID:38829751	研究论文	本文首次提出了一种使用3-D U-Net深度学习方法，通过超声数据的三维分割来定位和测量碳纤维增强聚合物复合材料中的缺陷	首次使用3-D U-Net深度学习方法进行碳纤维复合材料缺陷的定位和尺寸测量，并通过三维超声数据生成缺陷掩膜，减少了预处理步骤	初始尺寸测量结果存在过大的误差，但通过校正因子调整后，尺寸精度有所提高	开发一种新的深度学习方法，用于碳纤维复合材料的无损检测中的缺陷定位和尺寸测量	碳纤维增强聚合物复合材料中的缺陷	计算机视觉	NA	超声检测	3-D U-Net	三维超声数据	40个碳纤维增强聚合物复合材料中的缺陷
7106	2024-08-08	Commentary: Detection of Endoleak After Endovascular Aortic Repair Through Deep Learning Based on Non-contrast CT 2024-Sep, Cardiovascular and interventional radiology IF:2.8Q2 DOI:10.1007/s00270-024-03830-w PMID:39110204	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
7107	2024-09-07	Common and unique brain aging patterns between females and males quantified by large-scale deep learning 2024-Sep, Human brain mapping IF:3.5Q1 DOI:10.1002/hbm.70005 PMID:39225381	研究论文	基于UK Biobank项目中的25,582名健康参与者的静息状态脑功能连接数据，使用深度学习和可解释AI技术，研究了男性和女性在脑老化过程中的共同和独特模式	首次通过大规模深度学习模型量化了男性和女性在脑老化过程中的共同和独特脑功能连接模式	研究仅基于UK Biobank项目的数据，可能存在数据来源的局限性	探讨正常老化过程中脑功能的变化及其在男性和女性中的异同	健康参与者（25,582人，其中13,373人为女性）的静息状态脑功能连接	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	脑功能连接数据	25,582名健康参与者（13,373名女性），年龄范围为49-76岁
7108	2024-09-07	Clinical Translation of a Deep Learning Model of Radiation-Induced Lymphopenia for Esophageal Cancer 2024-Sep, International journal of particle therapy IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.ijpt.2024.100624 PMID:39228692	研究论文	本文报道了一种将深度学习模型应用于预测食管癌患者放射治疗诱导的淋巴细胞减少症风险，并将其转化为一种将免疫系统作为风险器官的策略	提出了将深度学习模型应用于放射治疗计划优化，以减少放射治疗诱导的淋巴细胞减少症风险	研究基于回顾性数据，需要进一步的前瞻性临床试验验证	开发一种策略，将免疫系统作为风险器官纳入放射治疗计划优化，以减少放射治疗诱导的淋巴细胞减少症风险	食管癌患者	机器学习	食管癌	深度学习	深度学习模型	数据	20名食管癌患者
7109	2024-09-07	Validity and Reliability of OpenPose-Based Motion Analysis in Measuring Knee Valgus during Drop Vertical Jump Test 2024-Sep, Journal of sports science & medicine DOI:10.52082/jssm.2024.515 PMID:39228769	研究论文	本研究评估了基于OpenPose的运动分析在测量垂直跳跃测试中膝关节外翻角度的有效性和可靠性	利用深度学习方法的OpenPose运动分析解决了传统三维运动分析和人工视觉检测的缺点，如昂贵的设备、耗时的分析和受限的实验设置	本研究仅涉及21名年轻健康的成年人，样本量较小，可能限制了结果的普适性	评估OpenPose运动分析与人工运动分析在膝关节外翻角度测量中的精确度，并以三维运动分析为参考标准	21名年轻健康的成年人在垂直跳跃测试中的膝关节外翻角度	计算机视觉	NA	深度学习	OpenPose算法	视频图像	21名年轻健康的成年人
7110	2024-09-07	Taylor Remora optimization enabled deep learning algorithms for percentage of pesticide detection in grapes 2024-Sep, Environmental science and pollution research international DOI:10.1007/s11356-023-30169-5 PMID:37853213	研究论文	本文提出了一种基于优化深度学习算法的葡萄叶病害检测及农药残留百分比检测方法	本文创新性地结合了Taylor概念和Remora优化算法（ROA），并应用于葡萄叶病害的检测和农药残留百分比的检测	NA	开发一种有效的葡萄叶病害检测和农药残留百分比检测方法，以帮助农民做出决策	葡萄叶病害和农药残留百分比	计算机视觉	葡萄病害	深度学习	深度神经模糊优化器（DNFN）、深度Maxout网络（DMN）、深度信念网络（DBN）	图像	NA
7111	2024-09-07	Automatic detection of foot-strike onsets in a rhythmic forelimb movement 2024-Sep, Neuroscience research IF:2.4Q3 DOI:10.1016/j.neures.2024.04.002 PMID:38642677	研究论文	本文介绍了一种使用深度学习工具自动检测大鼠前肢节奏性运动中足部触地起始点的方法	结合关节坐标和行为置信度评分两种技术，实现了高精度的起始点检测	NA	精确确定节奏性运动中的起始点，以全面分析运动功能	大鼠的前肢节奏性运动	计算机视觉	NA	深度学习	NA	视频	NA
7112	2024-09-07	mACPpred 2.0: Stacked Deep Learning for Anticancer Peptide Prediction with Integrated Spatial and Probabilistic Feature Representations 2024-Sep-01, Journal of molecular biology IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.jmb.2024.168687 PMID:39237191	研究论文	本文介绍了mACPpred 2.0，一个用于预测抗癌肽的堆叠深度学习模型，结合了空间和概率特征表示	首次将空间和概率特征表示集成用于预测抗癌肽，并采用堆叠深度学习方法提高预测准确性	NA	开发一个更新的抗癌肽预测工具，以应对已知抗癌肽数量的快速增长	抗癌肽及其在癌症治疗中的应用	机器学习	NA	堆叠深度学习	1D CNN	文本	集成所有公开可用的抗癌肽数据集
7113	2024-09-07	GalaxySagittarius-AF: Predicting Targets for Drug-Like Compounds in the Extended Human 3D Proteome 2024-Sep-01, Journal of molecular biology IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.jmb.2024.168617 PMID:39237198	研究论文	GalaxySagittarius-AF 是一个基于深度学习技术的网络服务器，用于预测药物样化合物在扩展的人类3D蛋白质组中的靶点	GalaxySagittarius-AF 通过整合预测的结构，将结构预测的成果转化为药物样化合物的靶点预测，并使用扩大的结构数据库，包括经过整理的AlphaFold模型结构及其结合位点和配体，预测方法比其前身更快，覆盖了更大的人类蛋白质空间	NA	开发一个能够预测药物样化合物在扩展的人类3D蛋白质组中靶点的网络服务器	药物样化合物在人类蛋白质组中的靶点	机器学习	NA	深度学习	AlphaFold	蛋白质结构	NA
7114	2024-09-07	Automated echocardiographic diastolic function grading: A hybrid multi-task deep learning and machine learning approach 2024-Aug-30, International journal of cardiology IF:3.2Q2 DOI:10.1016/j.ijcard.2024.132504 PMID:39218252	研究论文	本文提出了一种结合深度学习和机器学习的混合多任务模型，用于自动评估心脏超声图像中的左心室舒张功能	本文的创新点在于开发了一种轻量级的混合算法，结合了深度学习和机器学习技术，能够自动评估心脏超声图像中的左心室舒张功能	本文的局限性在于仅在内部和外部数据集上进行了验证，尚未在更大范围的临床环境中进行广泛测试	研究目的是开发一种全自动的方法，用于根据ASE指南评估心脏超声图像中的左心室舒张功能	研究对象是心脏超声图像中的左心室舒张功能评估	机器学习	心血管疾病	深度学习	混合多任务模型	图像	862和239个心脏超声图像，以及三个外部数据集（包括EchoNet-Dynamic和CAMUS）
7115	2024-09-07	Approaches for the Use of AI in Workplace Health Promotion and Prevention: Systematic Scoping Review 2024-Aug-20, JMIR AI DOI:10.2196/53506 PMID:38989904	综述	本文通过系统范围综述评估了人工智能在工作场所健康促进和预防中的当前应用	本文首次系统地研究了人工智能在工作场所健康促进和预防中的应用，并指出了未来研究方向	当前研究未涵盖工作场所健康促进和预防的全部范围，缺乏纵向数据和报告指南	全面评估人工智能在工作场所健康促进和预防中的应用，并指出未来研究方向	研究了人工智能算法和技术在工作场所健康促进和预防中的应用	机器学习	NA	机器学习、深度学习	机器学习模型、深度学习模型	智能手机应用数据	共包含10项研究
7116	2024-09-07	The Use of Deep Learning and Machine Learning on Longitudinal Electronic Health Records for the Early Detection and Prevention of Diseases: Scoping Review 2024-Aug-20, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/48320 PMID:39163096	综述	本文综述了使用机器学习和深度学习技术分析纵向电子健康记录以支持疾病早期检测和预防的研究	本文综述了机器学习和深度学习模型在电子健康记录分析中的应用，强调了其在疾病早期检测和预防中的潜力	研究主要集中在工程方面，缺乏医学结果的验证	综述机器学习在纵向电子健康记录中的应用，探讨其在疾病早期检测和预防中的医学见解和临床效益	纵向电子健康记录中的数据，包括人口统计学、症状、程序、实验室测试结果、诊断、药物和BMI等	机器学习	多种疾病	机器学习（ML）和深度学习（DL）	递归神经网络（RNN）和长短期记忆（LSTM）	文本	20项研究
7117	2024-09-07	Utilizing deep learning model for assessing melanocytic density in resection margins of lentigo maligna 2024-Aug-03, Diagnostic pathology IF:2.4Q2 DOI:10.1186/s13000-024-01532-y PMID:39097745	研究论文	本文开发了一种深度学习模型，用于评估恶性雀斑样痣切除边缘的黑色素细胞密度	本文首次将深度学习模型应用于评估恶性雀斑样痣切除边缘的黑色素细胞密度，并展示了其在区分低和高复发风险边缘方面的显著准确性	本文仅在353张全切片图像上进行了验证，样本量相对较小，可能影响模型的泛化能力	开发一种自动化的工具，帮助病理学家评估或预筛选恶性雀斑样痣的切除边缘	恶性雀斑样痣的切除边缘	计算机视觉	皮肤癌	深度学习	深度学习模型	图像	353张全切片图像，其中295张用于训练，58张用于验证和测试
7118	2024-09-07	Cytopathic Effect Detection and Clonal Selection using Deep Learning 2024-Aug, Pharmaceutical research IF:3.5Q2 DOI:10.1007/s11095-024-03749-4 PMID:39048879	研究论文	本文提出使用深度学习算法来自动化检测细胞病理效应和验证细胞系开发中的克隆性	本文首次使用监督深度学习算法来自动化检测细胞病理效应和验证细胞系开发中的克隆性	NA	自动化检测细胞病理效应和验证细胞系开发中的克隆性	细胞病理效应和细胞系开发中的克隆性	计算机视觉	NA	图像处理技术	卷积神经网络 (CNN)	图像	由领域专家收集和标记的图像数据
7119	2024-09-07	Deep learning for osteoporosis screening using an anteroposterior hip radiograph image 2024-Aug, European journal of orthopaedic surgery & traumatology : orthopedie traumatologie DOI:10.1007/s00590-024-04032-3 PMID:38896146	研究论文	研究使用深度学习模型通过前后髋关节X光片进行骨质疏松筛查	首次使用前后髋关节X光片训练深度学习模型进行骨质疏松筛查	研究样本量较小，且仅限于一家医院的数据	开发一种基于深度学习的骨质疏松筛查模型	前后髋关节X光片	计算机视觉	骨质疏松	深度学习	深度学习模型	图像	363张前后髋关节X光片
7120	2024-09-07	Extensive Multilabel Classification of Brain MRI Scans for Infarcts Using the Swin UNETR Architecture in Deep Learning Applications 2024-Aug, Annals of rehabilitation medicine DOI:10.5535/arm.230029 PMID:39169697	研究论文	本文使用Swin UNETR架构对脑部MRI扫描进行多标签分类，以精确区分脑梗死的位置和类型	本文采用了Swin UNETR架构，结合了transformer和u-net设计的元素，并使用分层transformer计算移位窗口，以提高分类精度	研究结果存在过拟合问题，需要进一步提高模型的泛化能力	通过深度学习技术提高脑梗死位置和类型的分类精度	脑部MRI扫描中的脑梗死	计算机视觉	脑血管疾病	深度学习	Swin UNETR	图像	第一阶段使用ISLES 2022数据集，第二阶段使用309名患者的脑部MRI扫描数据